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@@ -48,13 +48,14 @@ some onnx codes help english-tts
 - 音素が揃っている大型モデル(Large/Huge)を単独でトレーニングすると、音質はいい。ただしイントネーションは怪しい
 - 混ぜたり、Fine-Tuneするとイントーネーションはよくなるが、音質は悪くなる
 - カリキュラム学習がうまくいっているのか、長文の分解で失敗しているのか不明
+- シンプルなPhonemizeでは難しいのでは考えています。英語までとはいわないが、センテンスで分割マークを入れたい（ブラウザーでも動く入れ方を検討中)
 
 品質検出ツールがない
 
 - ある程度トレーニングすると大抵CERは高品質。ただしCERは、たどたどしい、ゆっくりな日本語やRobotic音声にも、満点を与えるので、単独で評価できない
 - Roboticな出力はMore-all 出力すればある程度わかります。（人間が聞く必要あるけど)
 - 一部のコーパス出力でもイントネーションを比べることは出来ますが(人間が聞く必要あるけど) 完全なカバーではない。
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+  
 ### Phonemize
 Tacorton2-Japanseにあるように、いろいろ変換方式ありますが、ブラウザーで使えないので検討中です。